kdd-y-tc3a9cnicas-de-minerc3ada-de-datos.ppt
- 1. KDD y Técnicas de Minería de Datos en Weka Claudio Henríquez Berroeta
- 2. Contenidos Introducción, conceptos fundamentales. Técnicas de Minería de Datos Prédictivas Descriptivas Análisis de Datos Ejemplos Prácticos Preguntas
- 3. Introducción Conceptos Fundamentales Business Intelligent Knowledge discovery in Databases (KDD) Data Mining
- 4. Business Intelligent La inteligencia de Negocios es un conjunto de métodos, técnicas y herramientas que apoyan la toma de decisiones para obtener ventajas competitivas en el mercado. Concepto surge a raíz de los Decision Support System (DSS).
- 5. Knowledge Discovery in Databases Proceso de Descubrimiento de conocimiento en Bases de Datos.
- 6. Data Mining (1) Minería de Datos se denomina a la explotación de las bases de datos para obtener información no trivial, es decir, encontrar patrones o relaciones en los datos. Antecedentes Grandes cantidades de datos. Aumento de la capacidad de respaldo.
- 8. Técnicas de Minería de Datos Descriptivas Buscan describir las relaciones encontradas en las Bases de Datos. Predictivas Buscan predecir un resultado en base a los patrones encontrados en las Bases de Datos.
- 9. Técnicas Descriptivas Reglas de asociación Clustering (agrupamiento)
- 10. Técnicas Predictivas Árboles de Decisión Redes Neuronales Máquinas de Soporte Vectorial Clasificadores Bayesianos
- 11. Análisis de datos de entrada Selección Creación de un Data Almacén de Datos Preprocesamiento Análisis Cualitativo Análisis Cuantitativo Transformación Enriquecimiento
- 12. Tipos de Datos Numéricos No soportados por todos los algoritmos edad precio sueldo Nominales Subtipo: Binarios nombre dirección producto sexo
- 13. Problema Un gerente de una empresa española, quiere saber las características del producto que se vendió más durante el primer semestre del 2003, y así poder determinar el orden de las prioridades para su abastecimiento.
- 14. Preguntas